IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA PENGENALAN POLA WAJAH - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

BAB I
PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang
Dewasa ini teknologi pengenalan wajah semakin banyak diaplikasikan
karena wajah merupakan suatu bagian tubuh manusia yang biasa digunakan
sebagai pengenalan identitas, dan wajah cenderung memiliki ciri yang
berbeda antara manusia satu dengan yang lain. Manusia mengenali
seseorang dengan menggunakan informasi ciri wajah yang tersimpan di
dalam otak. Berdasarkan hal ini, banyak dilakukan penelitian yang
berhubungan dengan pengenalan pola wajah dengan menggunakan ciri yang
terdapat di dalamnya.
Pengenalan wajah manusia adalah suatu bidang penelitian dengan
banyak aplikasi yang dapat menerapkannya. Salah satu bidang ilmu yang
dapat menerapkan aplikasi pengenalan wajah adalah kecerdasan buatan.
Aplikasi pengenalan wajah dengan menggunakan kecerdasan buatan sebaga i
komponen utama khususnya Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk pemrosesan
dan identifikasi wajah pernah dilakukan sebelumnya, contoh pengenalan
wajah dengan menggunakan JST yang sudah ada antara lain, pada tahun
2003 Wikaria Gazali dan Lily berhasil membuat Perancangan Program
Aplikasi Pengenalan Wajah Berbasiskan Jaringan Syaraf Tiruan dengan

Menerapkan Metode Principal Component Analysis [Gazali, 2003],

dan

pada tahun 2004 Setyo Nugroho telah berhasil membuat Sistem Pendeteksi
Wajah Manusia pada Citra Digital [Nugroho, 2004].

1

2

Program aplikasi yang menggunakan konsep Learning

Vector

Quantization (LVQ) juga pernah dilakukan sebelumnya, antara lain: Djalu

Ranadhi,

Wawan Indarto,

dan Taufiq

Hidayat berhasil

membuat

Implementasi LVQ untuk Pengenal Pola Sidik Jari pada Sistem Informasi
Narapidana LP Wirogunan [Ranadhi, 2006], dan tahun 2008 N. Effendy, R.
Imanto, dan Ayodya telah berhasil membuat Deteksi Pornografi pada Citra
Digital Menggunakan Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan
[Effendy, 2008]. Dengan menggunakan pengolahan citra dan jaringan syaraf
tiruan diharapkan mampu menyelesaikan masalah–masalah yang dihadapi
dalam proses pengenalan wajah.
Salah satu kelebihan JST adalah kemampuan belajar dari contoh-contoh
yang diberikan. Contoh tersebut disebut sebagai pola untuk data pelatihan
direpresentasikan sebagai vektor-vektor dan dapat berbentuk citra, suara dan
sebagainya. Proses pembelajaran pada JST dibedakan menjadi dua metode,
yaitu pembelajaran dengan supervisi (supervised learning) dan pembelajaran
tanpa supervisi (unsupervised learning ). Pada proses pembelajaran tanpa

supervisi, jaringan mengubah bobot-bobot interkoneksi dengan sendirinya,
sebagai tanggapan terhadap masukkan. Sedangkan pembelajaran supervisi
membutuhkan sejumlah pasangan data (masukan - target keluaran) yang
dipakai untuk melatih jaringan hingga diperoleh bobot yang diinginkan.
Untuk menyelesaikan masalah pengenalan pola wajah dalam JST, akan
digunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (JSTLVQ)
sebagai solusi alternatif untuk menyelesaikan masalah tersebut, karena
JSTLVQ merupakan contoh metode pembelajaran dengan supervised

3

(terawasi) yang biasa dipakai untuk pengenalan pola secara tipikal
pengelompokan pola-pola ke dalam kelas-kelas pola, sehingga tepat jika
digunakan

JSTLVQ

dalam

pengenalan

pola

wajah.

JSTLVQ

mengelompokkan pola-pola ke dalam kelas-kelas pola berdasarkan pada
jarak terdekat antara 2 vektor, neuron yang dikenali adalah neuron yang
memiliki jarak terdekat dengan bobot. LVQ mengklasifikasikan vektor uji
dengan cara membandingkannya dengan bobot setiap kelas, sehingga
menghasilkan jarak yang akan menentukan kelas dari citra yang diuji.

1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan pada bagian latar
belakang, perumusan masalah dikhususkan pada :
1.

Penerapan JSTLVQ untuk mengenali pola wajah.

2.

Pengembangan aplikasi pengenalan pola wajah dengan menggunakan
Matlab 7.10 (R2010a).

1.3. Pembatasan Masalah
Pembatasan Masalah yang diambil pada pembuatan Tugas Akhir ini
adalah :
1. Objek yang diamati adalah objek wajah manusia yang berupa sampel
dari foto yang akan dicoba yang telah tersimpan menjadi berkas citra
dengan format

BMP(*.bmp) dan berukuran 90 x 90 pixel.

Menggunakan 7 orang yang berbeda, masing- masing orang terdiri dari
20 sampel pola wajah.

4

2.

Metode yang digunakan adalah Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector
Quantization.

3.

Bentuk implementasinya dengan menggunakan toolbox Matlab 7.10.

1.4. Tujuan Penulisan
Tujuan penulisan tugas akhir ini adalah :
1.

Memahami penggunaan JSTLVQ untuk pengenalan pola wajah.

2.

Mengimplementasikan JSTLVQ untuk pengenalan pola wajah dalam
bahasa pemrograman Matlab 7.10.

1.5.

Sistematika Penulis
Sistematika penulisan yang digunakan dalam tugas akhir ini terbagi
dalam beberapa bab, berikut sistematika yang digunakan dalam penulisan
tugas akhir ini :
BAB I

: PENDAHULUAN
Berisi tentang latar belakang, perumusan masalah, pembatasan
masalah, tujuan, dan sistematika penulisan.

BAB II : DASAR TEORI
Berisi teori – teori yang berkaitan dengan pemecahan masalah
pengenalan

pola

wajah

meliputi Vektor,

Citra

Digital,

Pengolahan Citra, Pengenalan Pola, Jaringan Syaraf Tiruan,
Jaringan

Syaraf

Tiruan

Learning

Vector

Quantizatio n,

Pengukuran Tingkat Keberhasilan Pengenalan, Pemrograman
LVQ dengan Matlab 7.10, dan Simbol-simbol flowchart .

5

BAB III : ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Berisi analisa kebutuhan sistem, flowchart (Diagram alir),
perancangan antarmuka (User Interface), dan perancangan
fungsi.
BAB IV : IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Berisi implementasi dan pengujian program pengenalan pola
wajah yang telah dibuat, sehingga dari proses tersebut akan
didapatkan

sebuah

analisa

hasil

yang

akan

menjawab

permasalahan yang ada dalam tugas akhir ini yang terdiri dari
hasil pelatihan dan hasil pengujian.
BAB V : PENUTUP
Berisi kesimpulan dari hasil pengujian dengan program simulasi
pengenalan pola wajah menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Learning Vector

Quantization serta terdapat saran yang

dikemukakan oleh penulis bagi rencana pengembangan sistem
lebih lanjut yang berhubungan dengan tema Tugas Akhir ini.
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN